import pandas as pd
#删除缺失值

'''
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
axis=0 删除含有缺失值的行 axis=1 删除列
how=all、any all表示删除全是缺失值的、any表示删除存在缺失值的
thresh=n 表示保留至少含有n个非缺失值的行
subset 定义查找的列
inplace 是否在原始数据框中修改数据
'''

# pandas数据处理：
from pandas import Series,DataFrame #Series(序列）是一维的，DataFrame（数据框）是二维的，Panel是三维甚至更高维的数据结构
# mean():用于计算样本平均值
# std():用于计算样本标准差
# cov():计算协方差矩阵
# var():计算方差
# describe():用于描述样本基本情况，包括非NaN数据个数，均值，标准差，最小值，最大值以及样本的25%，50%，75%位数


"""根据条件查询某行数据"""
# import pandas as pd            #导入pandas库
#
# excel_file = './try.xlsx'        #导入文件
# data = pd.read_excel(excel_file)      #读入数据
#
# print(data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']])     #部门为A，打印姓名和工资
# print(data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']])    #查找工资小于3000的人
#
# data.iloc[:,:2]  #即全部行，前两列的数据
